没想到!新华书店联合阿里云推的“城市书房”居然这么时尚

  【鸿运国际娱乐网站科技报道 记者 李文瑶】如果你对老字号书店新华书店的印象还停留在国营、图书种类丰富、门店数量多等传统标签的话,那你就要落伍了。   事实上,作为智慧书店的示范点,新华书店总店“城市书房”已于2018年1月起正式对外营业。这家智慧门店融合了人脸识别、自助结算、电子水墨价签等多种黑科技,为新华书店增加了智能、数字化的形象。   智慧书店落地   2017年12月,出版物全产业链的O2O电子商务平台——新华书店网上商城正式运营,取得了良好的效果。这也开启了新华书店的数字化转型。   在此背景下,新华书店总店与阿里云联合打造智慧书店,在助力新华书店门店转型升级的同时,也会全面带动新华书店网上商城落地推广,加速推进全国新华书店线上线下融合发展。   作为智慧书店的示范点,新华书店总店“城市书房”已于2018年1月起正式对外营业(北京市西城区北礼士路135号新华书店总店院内)。   书房融合中式、欧式、禅式、儿童等不同风格的书房式阅读空间,展示陈列时政、历史、地理、法律、艺术、文学、教育等各类新书和常销图书5万余种,书房引入了人脸识别、语音交互、自助售书等智能化设备,同时实现线上线下融合,共享“新华书店网上商城”40余万种图书销售。此外,书房还开辟了半开放式的阅读分享区、咖啡餐饮区等,让阅读更有乐趣、更具品质,满足读者不同层次的阅读需求。   其中,人脸识别导购系统,会根据读者的面部特征识别会员信息,以及之前的购买行为进行分析,智能推荐读者可能感兴趣的图书,同时告诉读者图书所在的位置,帮助读者顺利的找到自己想要购买的图书。使用次数越多,它就越聪明,从而推荐的书籍越精准,所以书店的老会员会和书店建立更加紧密的联系。   自助结算设备,利用RFID(射频识别)技术实现自助购买,为读者提供便捷的购买服务。当读者选定图书后,设备可以实现一次识别多本不同图书、快捷支付。   而电子水墨价签,线上线下同步一体,网上商城信息更改,电子价钱同步更改,同时可加入读者评价,推荐意见推荐语等。   如果有借阅需求,新华云·悦读自助售书机系统可以设定为借阅,读者可以自助操作,适合放在书店、图书馆、政府机关、出版社及社区等,推动全民阅读,完善全民阅读设施体系建设。   背靠大数据 打造智慧门店   据介绍,智慧门店是“新零售”的“端”,背后是大数据能力的沉淀。   第一,线上线下联动,承接新华书店网上商城,使上线下协同价值链上的“人、货、场”信息,进行全面的数字化升级与重构,使读者、书店、线上线下图书的联系更加紧密。   第二,为书店经营者带来“智慧”的管理手段。通过互联网及计算机技术,将书店原本需要人工来管理的用智能设备来代替;为书店经营者提供“智慧”的选品方式,书店能够通过技术手段获取所有到店读者的阅读习惯,从而简化采购图书的选品方式。   第三,为书店用户提供“智慧”的便利服务,比如消费者再次来到这里,城市书房就知道“我”来了,并根据“我”的历史消费记录,为“我”推荐可能喜欢的商品。   智慧核心价值源于丰富的数据积累和分析,随着经营数据和用户数据的不断沉淀,智慧书店将逐步呈现出它独有的优势和特色,为传统新华书店的读者体验和经营业绩带来大幅的提升。   此次合作,新华书店利用阿里云“中台”的理念和技术,搭建业务中台和数据中台系统,支撑前端业务快速创新,实现数据的“存通用”,探索并推动全国新华书店系统及其上下游图书生态的数据打通和转型升级。   同时引入阿里云智慧门店解决方案,打造城市书房,布局智慧书店,在消费侧与顾客建立紧密连接,打造全新的“悦读生活”理念,满足消费者多元化、个性化的需求。   此外,在联合全国12000家新华书店实体门店、近千家出版机构、3000家大中型图书馆等全产业链资源之后,阿里云帮助新华书店打造了一个适应时代需求的云上文化消费电子商务平台——新华书店网上商城。   驱动企业数字化转型   目前,很多实体书店面临的问题是:经营与数据无法互动,门店与顾客的关系松散。有些门店缺客流、有些门店有客流无转化、有会员难互动。通过双中台,重构人货场的信息后,则可以与顾客产生丰富的互动与内在的联结。   “双中台”承载的智慧门店,其背后是数据的存通用。拿场景举例,作为书店会员的你,未来只需要点点手机,家附近的书店就会根据你的口味准备好咖啡和图书;你不仅可以在店里的天猫精灵进行互动,获取各种各样的知识与图书信息,还可以通过扫描人脸获得独一无二的智能推荐与服务;浏览图书的时候,你还能了解到其他读者的评论和推荐。离开的时候可以自助结算,也可以干脆让书店把书直接快递到家里。   而阿里巴巴为了应对极端复杂的商业和技术场景,在技术上、组织架构上都进行了广泛的实践,并进一步将此种实践提升至中台概念:用互联网的架构方式来构建强大的业务和数据中台,让一线前台有“空军”支持,整合企业的数据能力和产品技术能力,构建“大中台、小前台”,一切业务数据化,一切数据业务化,全面驱动企业数字化转型。
责编:李文瑶
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